Likert-Skala Definition, Beispiele und Analyse

Likert-Skala Definition, Beispiele und Analyse

By Dr. Saul McLeod, aktualisiert 2019

Viele Arten von Ratingskalen wurden entwickelt, um Einstellungen direkt zu messen (d. h.d. h. die Person weiß, dass ihre Einstellung untersucht wird). Die am weitesten verbreitete ist die Likert-Skala (1932).

In ihrer endgültigen Form ist die Likert-Skala eine Fünf- (oder Sieben-) Punkte-Skala, mit der die Person ausdrücken kann, wie sehr sie einer bestimmten Aussage zustimmt oder nicht zustimmt.

Ich glaube, dass ökologische Fragen die wichtigsten Themen sind, mit denen die Menschheit heute konfrontiert ist.

Eine Likert-Skala geht davon aus, dass die Stärke/Intensität einer Einstellung linear ist, d.h. auf einem Kontinuum von stark zustimmen bis stark ablehnen, und geht davon aus, dass Einstellungen gemessen werden können.

Zum Beispiel würde jede der fünf (oder sieben) Antworten einen numerischen Wert haben, der zur Messung der untersuchten Einstellung verwendet wird.

Neben der Messung von Zustimmungsaussagen können Likert-Skalen auch andere Variationen wie Häufigkeit, Qualität, Wichtigkeit und Wahrscheinlichkeit usw. messen.

Für eine vollständige Tabelle mit Beispielen der Likert-Skala klicken Sie hier.

Die Antwortkategorien in Likertskalen haben eine Rangfolge, aber die Intervalle zwischen den Werten können nicht als gleich angenommen werden.

Daher sind der Mittelwert (und die Standardabweichung) für ordinale Daten ungeeignet (Jamieson, 2004)

Statistiken, die Sie verwenden können, sind:

– Fassen Sie unter Verwendung des Medians oder des Modus zusammen (nicht des Mittelwerts, da es sich um ordinale Skalendaten handelt); der Modus ist wahrscheinlich am besten für eine einfache Interpretation geeignet.

– Stellen Sie die Verteilung der Beobachtungen in einem Balkendiagramm dar (es kann kein Histogramm sein, da die Daten nicht kontinuierlich sind).

Kritische Bewertung

Kritische Bewertung

Likert-Skalen haben den Vorteil, dass sie keine einfache Ja/Nein-Antwort vom Befragten erwarten, sondern Meinungsabstufungen oder auch gar keine Meinung zulassen.

Dadurch erhält man quantitative Daten, was bedeutet, dass die Daten relativ einfach analysiert werden können.

Das Anbieten von Anonymität bei selbstverwalteten Fragebögen soll den sozialen Druck weiter reduzieren und kann somit ebenfalls den Social Desirability Bias verringern.

Paulhus (1984) fand heraus, dass mehr erwünschte Persönlichkeitsmerkmale berichtet wurden, wenn Personen gebeten wurden, ihren Namen, ihre Adresse und Telefonnummer auf den Fragebogen zu schreiben, als wenn sie gebeten wurden, keine identifizierenden Informationen auf den Fragebogen zu schreiben.

Doch wie bei allen Umfragen kann die Validität der Einstellungsmessung mit der Likert-Skala durch soziale Erwünschtheit beeinträchtigt werden.

Das bedeutet, dass Personen lügen können, um sich selbst in ein positives Licht zu rücken. Wenn zum Beispiel eine Likert-Skala Diskriminierung messen würde, wer würde dann zugeben, rassistisch zu sein?

Bowling, A. (1997). Research Methods in Health. Buckingham: Open University Press.

Burns, N., & Grove, S. K. (1997). The Practice of Nursing Research Conduct, Critique, & Utilization. Philadelphia: W.B. Saunders and Co.

Jamieson, S. (2004). Likert-Skalen: Wie man sie (miss)braucht. Medical Education, 38(12), 1217-1218.

Likert, R. (1932). A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology, 140, 1-55.

Paulhus, D. L. (1984). Two-component models of socially desirable responding. Journal of personality and social psychology, 46(3), 598.

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